使用 Django ORM 计算组合（CROSS JOIN）

Question

我有三个相关模型：Process、Factor 和 Level。 Process 与 Factor 具有多对多关系，而 Factor 将具有一个或多个 Level。我正在尝试计算与 Process 相关的 Level 的所有组合。这很容易用 Python 的 itertools 作为模型方法来实现，但是执行速度有点慢，所以我想弄清楚如何使用 Django ORM 来执行这个计算SQL.

型号：

class Process(models.Model):
    factors = models.ManyToManyField(Factor, blank = True)

class Factor(models.Model):
    ...

class Level(models.Model):
    factor = models.ForeignKey(Factor, on_delete=models.CASCADE)

示例：一个过程 'Running' 涉及三个 Factor（'Distance'、'Climb'、'Surface'），每个过程由多个 Levels（'Long'/'Short'、'Flat'/'Hilly'、'Road'/'Mixed'/'Trail'）。计算 SQL 中的组合将涉及通过首先确定涉及的 Factor 数量（本例中为 3）并多次执行所有级别的 CROSS JOIN 来构建查询。

在 SQL 中，可以这样完成：

WITH foo AS
    (SELECT * FROM Level
     WHERE Level.factor_id IN
        (SELECT ProcessFactors.factor_id FROM ProcessFactors WHERE process_id = 1)
    )
SELECT a1.*, a2.*, a3.*
    FROM foo a1
    CROSS JOIN foo a2
    CROSS JOIN foo a3
WHERE (a1.factor_id < a2.factor_id) AND (a2.factor_id < a3.factor_id)

结果：

a1.name | a2.name | a3.name
--------------------------
Long    | Flat    | Road
Long    | Flat    | Mixed
Long    | Flat    | Trail
Long    | Hilly   | Road
Long    | Hilly   | Mixed
Long    | Hilly   | Trail
Short   | Flat    | Road
Short   | Flat    | Mixed
Short   | Flat    | Trail
Short   | Hilly   | Road
Short   | Hilly   | Mixed
Short   | Hilly   | Trail

目前，我在 Process 模型上将其作为一种方法实现为：

def level_combinations(self):
    levels = []
    for factor in self.factors.all():
        levels.append(Level.objects.filter(factor = factor))
    
    combinations = []
    for levels in itertools.product(*levels):
        combination = {}
        
        combination["levels"] = levels
        
        combinations.append(combination)
    
    return combinations

这是否可能使用 Django ORM，或者它是否足够复杂以至于应该作为原始查询来实现以提高 Python 代码实现的速度？

几年前有一个关于 performing CROSS JOIN in Django ORM 的类似问题（大约 Django v1.3 看起来像）并没有引起太多关注（作者认为只是使用 Python itertools).

Answer 1

如果我没理解错的话，你可以试试：

for process in Process.objects.all():
    # get all levels for current process
    levels = Level.objects.filter(factor__in=process.factors.all())

Answer 2

from itertools import groupby, product
    
def level_combinations(self):
    # We need order by factor_id for proper grouping
    levels = Level.objects.filter(factor__process=self).order_by('factor_id')
    # [{'name': 'Long', 'factor_id': 1, ...},
    #  {'name': 'Short', 'factor_id': 1, ...},
    #  {'name': 'Flat', 'factor_id': 2, ...},
    #  {'name': 'Hilly', 'factor_id': 2, ...}]

    groups = [list(group) for _, group in groupby(levels, lambda l: l.factor_id)]
    # [[{'name': 'Long', 'factor_id': 1, ...},
    #   {'name': 'Short', 'factor_id': 1, ...}],
    #  [{'name': 'Flat', 'factor_id': 2, ...},
    #   {'name': 'Hilly', 'factor_id': 2, ...}]]

    # Note: don't forget, that product is iterator/generator, not list
    return product(*groups)

如果顺序无关紧要，则：

def level_combinations(self):
    levels = Level.objects.filter(factor__process=self)
    groups = {}
    for level in levels:
        groups.setdefault(level.factor_id, []).append(level)
    return product(*groups.values())

Answer 3

晚了几年，此变通方法确实不实际上使用了 CROSS JOIN，但它产生了预期的结果在单个查询中。

第 1 步：将 cross 字段添加到您的 Factor 模型

class Factor(models.Model):
    cross = models.ForeignKey(
        to='self', on_delete=models.CASCADE, null=True, blank=True)
    ...

第 2 步：link 'Climb' 到 'Surface'，以及 link 'Distance' 到 'Climb'，使用新的 Factor.cross场

第三步：查询如下

Level.objects.filter(factor__name='Distance').values_list(
    'name', 'factor__cross__level__name', 'factor__cross__cross__level__name')

结果：

('Long', 'Flat', 'Road')
('Long', 'Flat', 'Mixed')
('Long', 'Flat', 'Trail')
('Long', 'Hilly', 'Road')
('Long', 'Hilly', 'Mixed')
('Long', 'Hilly', 'Trail')
('Short', 'Flat', 'Road')
('Short', 'Flat', 'Mixed')
('Short', 'Flat', 'Trail')
('Short', 'Hilly', 'Road')
('Short', 'Hilly', 'Mixed')
('Short', 'Hilly', 'Trail')

这是一个简化的例子。为了使其更通用，而不是添加 Factor.cross 字段，您可以添加一个带有两个外键的新 CrossedFactors 模型到 Factor。然后可以使用该模型来定义各种实验设计。

使用 Django ORM 计算组合（CROSS JOIN）

Calculating Combinations using Django ORM (CROSS JOIN)

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